Simulatietest van capaciteitsmodel
Ga verder met de casestudy van het Capacitated Plant Location-model van een autofabrikant. Het PuLP-model is voor je afgemaakt en opgelost. Het staat in de variabele model. De beslissingsvariabelen x en y vertegenwoordigen respectievelijk de productieniveaus per regio en of een productielocatie wordt geopend. Daarnaast zijn er twee Python-lijsten loc en size gemaakt met de verschillende locaties en de twee typen fabriekscapaciteiten. Tot slot is de invoerdata voor het model ter referentie naar de console geprint.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Supply Chain Analytics in Python
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# Define Objective
model += (lpSum([fix_cost.loc[i,s] * y[(i,s)] for s in size for i in loc])
+ lpSum([(var_cost.loc[i,j] + ____)*x[(i,j)]
for i in loc for j in loc]))